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What You Can Learn from Thinking Mathematically - Robert F. Blitzer

A Thinking Mathematically - Robert F. Blitzer Guide by the University of Dating

『Thinking Mathematically, 8th Edition』は、数学の基礎的な考え方や概念をわかりやすく解説する教科書で、数学に対する理解を深めるために設計されています。この本は、特に数学的思考を養い、抽象的な概念を具体的な問題解決に活かす能力を身につけることを目的としています。

著者はロバート・F・ブリッツァー(Robert F. Blitzer)で、彼はマイアミのデイド大学の教授であり、広く数学教育の分野で知られた人物です。この本は、数学の基礎を学ぶ学生や一般読者に向けて書かれており、数学的な理論やテクニックを日常生活の問題や現実的な課題に結びつけるアプローチを取っています。

内容の特徴

  1. 数学的思考の基礎
    本書では、数学的な問題を解決するために必要な基礎的な思考方法やアプローチが紹介されています。学生が数学を理解し、応用できるように、概念や理論を段階的に学ぶことができます。

  2. 多くの実生活に基づいた問題
    本書には、実生活に関連したさまざまな数学の問題が豊富に含まれています。これにより、学生は抽象的な数学の知識を実際のシチュエーションでどう活かすかを学びやすくなります。

  3. 段階的な進行
    初心者から上級者まで対応できるように、内容は段階的に進行します。最初は基本的な数学の概念を紹介し、徐々により複雑なテーマへと進んでいきます。

  4. 直感的なアプローチ
    数学的な定理や公式を直感的に理解できるように、視覚的な解説やグラフ、図を多く使用しています。これにより、学生は数式だけではなく、視覚的に問題を捉える力を養うことができます。

  5. 演習問題と実践的な課題
    本書は、数学的な理論を深く理解するための練習問題や演習課題が豊富です。これにより、読者は理論を実際に使ってみることができ、問題解決能力を高めることができます。

  6. テクノロジーの活用
    近年の数学教育では、テクノロジーの活用が重要視されていますが、この本でもその点が考慮されています。グラフ作成ツールや計算機を使いながら、より効率的に数学を学ぶ方法が示されています。

Thinking Mathematically の各章の紹介

Problem Solving and Critical Thinking

1.1 Inductive and Deductive Reasoning

帰納法と演繹法

  • 帰納法は、個別の事実から一般的な法則を導き出す方法です。例えば、「この鳥は飛べる」「あの鳥も飛べる」といった事実から「全ての鳥は飛べる」という結論を導くことが帰納法です。
  • 演繹法は、一般的な法則や原則から特定の結論を導く方法です。例えば、「全ての人間は死ぬ」という大前提から「ソクラテスは人間だから死ぬだろう」と推測するのが演繹法です。

1.2 Estimation, Graphs, and Mathematical Models

推定、グラフ、数学的モデル

  • 数学で問題を解決するためには、推定を使って近似解を求めたり、グラフを使って視覚的にデータを表現したり、数学的モデルを使って現実の問題を数式に変換することが重要です。

1.3 Problem Solving

問題解決

  • 問題解決の過程では、問題を理解し、適切な方法でアプローチすることが求められます。通常、問題を分解し、解法を考え、解答を検証するというステップを踏みます。

Set Theory

2.1 Basic Set Concepts

基本的な集合の概念

  • 集合とは、特定の性質を持った対象の集まりです。例えば、「偶数の集合」や「青い色の集合」などがあり、集合を表すためには波括弧 を使います。

2.2 Subsets

部分集合

  • 集合Aが集合Bの部分集合であるとは、Aに含まれるすべての要素がBにも含まれている場合を指します。記号で表すと、A ⊆ Bです。

2.3 Venn Diagrams and Set Operations

ベン図と集合の演算

  • ベン図は、集合の関係を視覚的に表現するための図です。集合の和(A ∪ B)、積(A ∩ B)、差(A - B)などの演算が理解しやすくなります。

2.4 Set Operations and Venn Diagrams with Three Sets

三集合のベン図と集合演算

  • 3つの集合の関係を扱う際、ベン図を使うと、各集合間の交差や和、差を視覚的に確認できます。これにより、複雑な関係を理解することができます。

2.5 Survey Problems

調査問題

  • 集合の概念を使って、調査の結果を分析したり、集計したりする方法です。例えば、アンケート調査結果の集計などにおいて、集合を使って異なる選択肢を分類し、解析します。

Logic

3.1 Statements, Negations, and Quantified Statements

命題、否定、および量化された命題

  • 命題とは、真または偽のいずれかが確定する文です。例えば「今日は雨が降っている」という命題は真か偽かを判断できます。
  • 否定は、命題の逆を意味します。例えば、「今日は雨が降っていない」というのがその否定です。
  • 量化された命題は、全称(すべて)や存在(少なくとも1つ)を扱います。例えば、「全ての自然数は正の数である」といった命題です。

3.2 Compound Statements and Connectives

複合命題と接続詞

  • 複合命題は、複数の命題を論理的に接続したものです。例えば、「今日は晴れかつ気温が高い」という命題は、2つの命題「今日は晴れ」と「気温が高い」を接続詞「かつ」で繋げたものです。

3.3 Truth Tables for Negation, Conjunction, and Disjunction

否定、論理積、および論理和の真理値表

  • 各命題の論理演算(否定、論理積、論理和)の結果を真理値表で示します。これにより、複雑な論理式の真偽を簡単に判断できます。

3.4 Truth Tables for the Conditional and the Biconditional

条件文および双条件文の真理値表

  • 条件文(「もしAならばB」)や双条件文(「AならばBかつBならばA」)の真偽を表すための真理値表を作成します。

3.5 Equivalent Statements and Variations of Conditional Statements

同値命題と条件命題の変形

  • 条件命題の同値命題やその変形について学びます。例えば、「もしAならばB」の逆や対偶などの形を取り扱います。

3.6 Negations of Conditional Statements and De Morgan's Laws

条件命題の否定およびド・モルガンの法則

  • 条件命題の否定の方法や、論理演算におけるド・モルガンの法則(否定を内側に移動する法則)を学びます。

3.7 Arguments and Truth Tables

論証と真理値表

  • 論証(推論)が正しいかどうかを確認するために、真理値表を使って論証の論理的正当性を評価します。

3.8 Arguments and Euler Diagrams

論証とオイラー図

  • 論証を視覚的に表すためにオイラー図を使います。オイラー図は集合論と論理を視覚的に結びつけるための図です。

Number Representation and Calculation

4.1 Our Hindu-Arabic System and Early Positional Systems

ヒンドゥー・アラビア数字システムと初期の位置記数法

  • ヒンドゥー・アラビア数字システムは、現代の数学における基盤であり、数字の位置によってその価値が決まります。これにより、効率的に計算ができるようになります。

4.2 Number Bases in Positional Systems

位置記数法における数の基数

  • 数の基数は、数を表現するための基本的な単位です。例えば、10進法(基数10)や2進法(基数2)などがあります。

4.3 Computation in Positional Systems

位置記数法における計算

  • 基数に基づいて計算を行う方法です。例えば、2進法や16進法での計算について学びます。

4.4 Looking Back at Early Numeration Systems

初期の数の記数法を振り返る

  • 古代の数の記数法を探り、現代の位置記数法がどのように発展してきたかを理解します。

Number Theory and the Real Number System

5.1 Number Theory: Prime and Composite Numbers

数論: 素数と合成数

  • 素数は、1とその数自身以外の約数を持たない自然数です。例えば、2, 3, 5, 7は素数です。
  • 合成数は、素数以外の自然数で、少なくとも1つの約数が1とその数以外に存在します。例えば、4, 6, 8は合成数です。

5.2 The Integers; Order of Operations

整数; 演算の順序

  • 整数は、正の整数、0、負の整数を含む数の集合です。
  • 演算の順序(PEMDAS: 括弧、指数、乗法/除法、加法/減法)は、計算の順序を定め、誤解を避けるために重要です。

5.3 The Rational Numbers

有理数

  • 有理数は、整数の比として表せる数です。つまり、a/b(a, bは整数、b ≠ 0)という形で表される数です。例えば、1/2, -3/4, 5は有理数です。

5.4 The Irrational Numbers

無理数

  • 無理数は、有理数として表せない数です。例えば、√2やπ(円周率)などが無理数です。

5.5 Real Numbers and Their Properties; Clock Addition

実数とその性質; 時計加算

  • 実数は、有理数と無理数を含むすべての数の集合です。
  • 時計加算は、円形に数値が配置された時計のようなシステムで、加算を行う方法です。

5.6 Exponents and Scientific Notation

指数と科学的記数法

  • 指数は、同じ数を何回掛け算するかを示します。例えば、2^3は2を3回掛けることを意味します。
  • 科学的記数法は、大きな数や小さな数を簡潔に表現する方法で、例えば 3.5 × 10^6 のように表します。

5.7 Arithmetic and Geometric Sequences

算術数列と幾何数列

  • 算術数列は、隣り合う項の差が一定である数列です。例えば、2, 4, 6, 8は算術数列です。
  • 幾何数列は、隣り合う項の比が一定である数列です。例えば、2, 6, 18, 54は幾何数列です。

Algebra: Equations and Inequalities

6.1 Algebraic Expressions and Formulas

代数式と公式

  • 代数式は、数や変数を使って表現された式です。例えば、3x + 5yなどです。
  • 公式は、特定の条件下で成立する式です。例えば、面積公式 A = πr^2 などです。

6.2 Linear Equations in One Variable and Proportions

1変数の線形方程式と比例

  • 線形方程式は、最も単純な形の方程式で、変数が1次の項のみを含むものです。例えば、2x + 3 = 7。
  • 比例は、2つの量が一定の比率で関連している関係です。

6.3 Applications of Linear Equations

線形方程式の応用

  • 線形方程式は、日常の問題に適用できる便利なツールです。例えば、物の価格や距離、速度、時間などに関する問題を解決するのに使われます。

6.4 Linear Inequalities in One Variable

1変数の線形不等式

  • 線形不等式は、1つの変数に関する不等式です。例えば、x + 2 > 5 や 3x - 4 < 10 などです。

6.5 Quadratic Equations

2次方程式

  • 2次方程式は、最も基本的な非線形方程式で、2次の項が含まれます。例えば、x^2 - 5x + 6 = 0です。解法には因数分解、平方完成、解の公式があります。

Algebra: Graphs, Functions, and Linear Systems

7.1 Graphing and Functions

グラフと関数

  • 関数は、1つの入力に対して1つの出力を返す数学的な規則です。関数のグラフは、座標平面における関数の挙動を視覚的に表現します。

7.2 Linear Functions and Their Graphs

線形関数とそのグラフ

  • 線形関数は、一次関数とも呼ばれ、直線的な関係を持つ関数です。例えば、y = 2x + 3のような式です。この関数のグラフは直線になります。

7.3 Systems of Linear Equations in Two Variables

2変数の線形方程式の連立

  • 2つの線形方程式を同時に解く問題で、解はグラフ上の交点になります。これには代入法や加減法を使います。

7.4 Linear Inequalities in Two Variables

2変数の線形不等式

  • 2変数の線形不等式は、平面上の半平面を示します。例えば、y ≥ 2x + 1のような不等式です。

7.5 Linear Programming

線形計画法

  • 線形計画法は、制約条件の下で最適解を求める手法です。生産計画やコスト最小化などの問題で使われます。

7.6 Modeling Data: Exponential, Logarithmic, and Quadratic Functions

データのモデル化: 指数関数、対数関数、2次関数

  • 指数関数対数関数は、成長や減衰を表すのに使われ、2次関数は放物線を描く関数です。

Personal Finance

8.1 Percent, Sales Tax, and Discounts

パーセント、消費税、割引

  • パーセントは、100分の1の単位で表現される割合です。消費税や割引を計算する際に重要です。

8.2 Income Tax

所得税

  • 所得税は、個人の収入に基づいて課税される税金です。税率に応じて異なる計算方法があります。

8.3 Simple Interest

単利

  • 単利は、元本に対して一定の利率で計算される利息です。例えば、元本に利率を掛けて利息を求めます。

8.4 Compound Interest

複利

  • 複利は、利息が元本に加算され、次の期間の利息がその合計に基づいて計算される方法です。

8.5 Annuities, Methods of Saving, and Investments

年金、貯蓄方法、投資

  • 年金は、定期的に支払われる一定額の金銭です。貯蓄や投資の方法として、利息やリターンを得るために使われます。

8.6 Cars

  • 車の購入、維持、運用に関連する費用を計算し、予算管理を行います。

8.7 The Cost of Home Ownership

住宅所有のコスト

  • 住宅を所有するためのコスト(ローン返済、税金、保険など)について学びます。

8.8 Credit Cards

クレジットカード

  • クレジットカードの利用方法、利息、手数料など、賢い使い方を学びます。

Measurement

9.1 Measuring Length; The Metric System

長さの測定; メートル法

  • メートル法は、国際的に使用される標準的な測定単位です。長さ、質量、体積を測定するための基本単位です。

9.2 Measuring Area and Volume

面積と体積の測定

  • 面積や体積を測定するためには、適切な公式を使用します。例えば、長方形の面積は長さ×幅です。

9.3 Measuring Weight and Temperature

重量と温度の測定

  • 重量は質量を基に測定され、温度は摂氏度(℃)または華氏度(°F)で表現されます。

8th Editionの新しい点

2022年の改訂版(8th Edition)では、最新の数学的なアプローチやテクニックが導入され、より多くの現実世界の問題に対応できるようになっています。また、最新の数学的なツールやリソースに関する情報も盛り込まれており、特にテクノロジーを駆使して問題解決する力を養うことが強調されています。

対象読者

この本は、数学をこれから学び始める中学生や高校生、あるいは大学で基礎的な数学を学んでいる学生を主な対象としており、特に数学に対する理解を深め、実生活に活かす力を養いたい人々に向けています。

まとめ

『Thinking Mathematically』は、数学の本質的な理解を深め、思考力を高めるための優れた教材です。理論的な内容に加え、実践的な問題を通して数学を身近なものとして学べるように設計されています。数学的な思考方法を養いたいすべての学生にとって、有益な一冊と言えるでしょう。

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